사례 연구: Opti AI — AI 가시성 추적 SaaS를 2개월 만에 런칭

사례 연구: Opti AI AI 가시성 추적 SaaS 런칭 프로젝트

Opti AI는 AI 검색 시대에 맞는 새로운 카테고리의 SaaS였습니다. 문제 정의는 분명했습니다. 브랜드가 Google에서는 어느 정도 보이더라도, ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini 같은 생성형 엔진 안에서는 얼마나 자주 등장하는지 알기 어렵다는 점이었습니다. 즉, 기존 SEO 도구가 설명하지 못하는 새로운 가시성 문제를 다루는 제품이 필요했습니다. 이번 프로젝트에서 untilled는 제품 기획, 디자인, 프론트엔드 구현, 메시지 설계, SEO/GEO 방향 정리까지 end-to-end로 참여했습니다.

왜 이 제품이 시장에 필요했는가

많은 마케팅 팀은 검색 유입과 브랜드 인지도를 측정할 수 있지만, AI가 실제로 자사 브랜드를 추천하고 있는지는 별도로 추적하기 어렵습니다. 사용자가 "한국에서 퍼포먼스 좋은 SEO 툴 추천" 또는 "AI 시대에 브랜드 가시성 분석하는 SaaS 알려줘"라고 질문할 때, 어떤 브랜드가 언급되는지는 새로운 경쟁 영역이 되었습니다.

Opti AI는 이 문제를 아래처럼 제품 문제로 재정의했습니다.

• 여러 AI 모델에서 브랜드 언급 빈도를 추적한다
• 경쟁사 대비 어떤 맥락에서 추천되는지 비교한다
• 어떤 프롬프트에서 가시성이 떨어지는지 찾는다
• GEO 전략 실행 전후 변화를 측정한다

즉, 단순 분석 대시보드가 아니라 AI 추천 환경에 대한 운영 체계를 제공하는 제품이었습니다.

제품 기획에서 가장 먼저 정리한 것

이 프로젝트의 핵심은 기능이 아니라 카테고리 이해였습니다. 사용자가 처음 제품을 봤을 때 "이게 SEO 툴인지", "브랜드 모니터링 툴인지", "리서치 툴인지" 헷갈리면 전환이 떨어집니다. 그래서 메시지 구조를 먼저 정리했습니다.

• 우리는 AI 검색 가시성을 추적하는 SaaS다
• SEO의 대체재가 아니라 확장 레이어다
• 브랜드 언급, 경쟁 비교, 프롬프트 분석을 함께 제공한다
• 마케팅 팀이 바로 실행할 수 있는 인사이트를 준다

이 포지셔닝이 정리되자 랜딩 페이지, 데모 데이터, 대시보드 카피, 기능 우선순위가 함께 선명해졌습니다.

설계한 핵심 사용자 경험

Opti AI는 복잡한 데이터를 다루는 제품이지만, 초기 경험은 단순해야 했습니다. 가입 후 몇 분 안에 제품의 가치를 이해해야 하기 때문입니다. 그래서 핵심 플로우를 아래처럼 설계했습니다.

• 도메인을 등록하고 추적 대상을 설정한다
• 주요 프롬프트 세트를 자동으로 생성한다
• 여러 AI 모델에서 브랜드 노출 여부를 수집한다
• 경쟁 도메인과 결과를 비교한다
• 날짜별 추세와 개선 포인트를 확인한다

이 흐름은 "설치형 분석 도구"보다 "바로 이해되는 SaaS 경험"에 가깝게 구성했습니다.

디자인과 UI에서 중요했던 판단

기존 SEO SaaS UI를 그대로 따르지 않은 이유가 있습니다. 이 제품은 순위 추적보다 인식 추적에 가깝기 때문에, 숫자만 빽빽하게 보여주는 대시보드보다 맥락을 읽기 쉬운 정보 계층이 필요했습니다. 그래서 아래 원칙을 적용했습니다.

• 첫 화면에서 브랜드 노출 상태를 즉시 이해할 수 있게 만들 것
• 여러 AI 모델 비교를 시각적으로 빠르게 읽을 수 있게 할 것
• 팀이 다음 액션을 떠올릴 수 있는 문장형 피드백을 제공할 것
• 데모 데이터만 봐도 제품 가치가 전달되게 할 것

결과적으로 단순한 차트 모음이 아니라, 브랜드가 AI에게 어떻게 이해되는지를 읽는 인터페이스로 방향을 잡았습니다.

SEO와 GEO 전략을 제품 설계에 함께 묶은 이유

Opti AI의 고객은 SEO와 GEO를 함께 고민하는 팀이기 때문에, 제품 자체의 메시지도 검색 친화적으로 설계될 필요가 있었습니다. 랜딩 페이지와 블로그, 기능 설명 페이지에서 아래 구조를 일관되게 반영했습니다.

• AI visibility tracking이 무엇인지 명확히 정의
• 기존 SEO 도구와의 차이를 설명
• 사용 사례를 산업별로 풀어 설명
• FAQ와 비교형 콘텐츠로 검색 의도 대응

이 접근은 두 가지 효과를 만들었습니다. 하나는 검색엔진에서의 주제 명확성이고, 다른 하나는 생성형 엔진이 인용하기 쉬운 정보 구조였습니다.

개발 과정에서 병렬화한 작업

제품 기획이 정리된 뒤에는 AI 에이전트를 활용해 여러 작업을 병렬로 진행했습니다.

• 마케팅 페이지와 제품 소개 섹션 구현
• 대시보드 핵심 UI 컴포넌트 제작
• 데이터 시각화 레이아웃 정리
• 데모 상태와 빈 상태 화면 구성
• SEO/GEO 메시지를 반영한 콘텐츠 페이지 작성

중요한 점은 병렬 작업이 가능하도록 디자인 시스템과 정보 구조를 먼저 고정했다는 것입니다. 이 선행 작업이 없으면 빠른 개발은 오히려 혼선을 만듭니다.

최종 결과와 프로젝트 의미

약 2개월 동안 진행된 이번 프로젝트를 통해 Opti AI는 단순한 아이디어 단계가 아니라, 실제 시장에 내놓을 수 있는 수준의 SaaS 경험을 갖추게 되었습니다. 특히 기능 구현 자체보다도, 새로운 시장 카테고리를 설명할 수 있는 언어와 화면 구조를 함께 만든 점이 중요했습니다.

최종적으로 확보한 가치는 아래와 같습니다.

• AI 가시성이라는 문제를 한 문장으로 설명 가능한 포지셔닝
• 가입 직후 제품 가치를 이해할 수 있는 핵심 플로우
• 경쟁 비교와 추세 모니터링이 가능한 대시보드 경험
• SEO와 GEO를 동시에 고려한 메시지 및 콘텐츠 체계

자주 묻는 질문

Opti AI는 SEO 툴과 무엇이 다른가요

검색엔진 순위만 보는 것이 아니라, 생성형 AI 환경에서 브랜드가 얼마나 자주 언급되고 어떤 맥락에서 추천되는지까지 본다는 점이 다릅니다.

이 프로젝트에서 가장 어려웠던 점은 무엇이었나요

새로운 카테고리의 제품이었기 때문에 기능보다 메시지 정렬이 더 어려웠습니다. 사용자가 제품의 가치를 즉시 이해할 수 있도록 포지셔닝과 정보 구조를 먼저 다듬는 작업이 중요했습니다.

왜 SEO와 GEO 전략을 제품 개발과 동시에 했나요

이 제품의 고객 자체가 검색 가시성을 고민하는 팀이기 때문입니다. 제품 메시지와 검색 전략이 분리되면 설득력이 떨어집니다.

결론

Opti AI 프로젝트는 AI 시대의 SaaS가 어떻게 기획되고 런칭돼야 하는지를 보여주는 사례였습니다. 좋은 제품은 기능을 많이 넣는 것이 아니라, 새로운 문제를 더 빠르게 이해시키는 구조를 갖는 것입니다. 이번 프로젝트에서는 바로 그 구조를 기획, 디자인, 개발, SEO/GEO까지 한 흐름으로 만들었습니다.